IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Preparación para frameworks: Tensores en práctica Introducción En la era de la inteligencia artificial y los modelos de aprendizaje profundo, los tensores son una herramienta esencial para representar datos multidimensionales. Los framework…
Batch processing: El uso de tensores en prácticas Introducción En la implementación práctica de redes neuronales y modelos de aprendizaje profundo, batch processing es una técnica fundamental que permite procesar múltiples datos a la vez. E…
Más allá de matrices: Tensores en práctica Introducción En la era de los modelos de inteligencia artificial (IA) y deep learning, los tensores han desempeñado un papel crucial. Mientras que las matrices son herramientas fundamentales para r…
Sensibilidad de pesos: Navegando por Backpropagation desde una perspectiva algebraica Introducción En el campo de la inteligencia artificial, especialmente en redes neuronales (NN), la sensibilidad de los pesos es un concepto fundamental pa…
Propagación de gradientes: Una visión algebraica Introducción La propagación de gradientes es una técnica fundamental para entrenar modelos de aprendizaje profundo (deep learning). En términos sencillos, permite ajustar los pesos de las cap…
Derivadas como transformaciones: Backpropagation (visión algebraica) Introducción Backpropagation es una técnica crucial para el entrenamiento de redes neuronales, permitiendo la retropropagación del error a través del modelo. A menudo se a…
Dimensiones correctas: Forward pass como álgebra lineal Introducción En la implementación de redes neuronales, uno de los aspectos más cruciales es asegurarse de que todas las operaciones matemáticas se realicen con dimensiones correctas. E…
Bias como traslación: Un análisis algebraico en redes neuronales Introducción En el ámbito de las redes neuronales y la inteligencia artificial, comprender cómo se comporta un bias es crucial para poder optimizar y entender mejor los modelo…